=====================================================

Nama Mahasiswa : Syafri Maulana Alfatih

NIM : 220605110139

Kelas : B

Mata Kuliah : Linear Algebra

Dosen Pengampu : Prof.Dr.Suhartono,M.Kom

Prodi : Teknik Informatika

Universitas : UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

=====================================================

x <- seq(-10, 10, by = 1)
  
y <- ppois(x, lambda = 5)
y
##  [1] 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
##  [7] 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.006737947 0.040427682
## [13] 0.124652019 0.265025915 0.440493285 0.615960655 0.762183463 0.866628326
## [19] 0.931906365 0.968171943 0.986304731

Dalam pemrograman R, kita dapat menghitung kepadatan Poisson (Poisson Density) menggunakan fungsi bawaan dpois(). Distribusi Poisson digunakan untuk memodelkan peristiwa yang terjadi secara acak dalam suatu interval waktu atau ruang dengan tingkat kejadian yang tetap. Fungsi dpois() mengambil argumen berupa jumlah kejadian yang ingin dievaluasi, serta tingkat kejadian atau lambda dari distribusi Poisson, dan mengembalikan nilai kepadatan probabilitas untuk jumlah kejadian tersebut. Dengan menggunakan fungsi ini, kita dapat menghitung nilai kepadatan dari distribusi Poisson pada titik-titik tertentu dan memahami distribusi kejadian yang dihasilkan.

x <- seq(1, 20, by = 1)
  
y <- ppois(x, lambda = 10)
  
plot(y)

Dalam pemrograman R, kita dapat menghasilkan sampel acak dari kepadatan Poisson (Randomly Drawn Poisson Density) menggunakan fungsi bawaan rpois(). Distribusi Poisson digunakan untuk memodelkan peristiwa yang terjadi secara acak dalam suatu interval waktu atau ruang dengan tingkat kejadian yang tetap. Fungsi rpois() mengambil argumen berupa jumlah sampel yang ingin dihasilkan dan tingkat kejadian atau lambda dari distribusi Poisson, dan menghasilkan sampel acak berdasarkan distribusi tersebut. Dengan menggunakan fungsi ini, kita dapat menghasilkan sampel acak dari distribusi Poisson yang menggambarkan variasi kejadian yang mungkin terjadi dalam suatu interval waktu atau ruang.

x <- seq(-10, 10, by = 1)
 
y <- dpois(x, lambda = 5)
y
##  [1] 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
##  [7] 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.006737947 0.033689735
## [13] 0.084224337 0.140373896 0.175467370 0.175467370 0.146222808 0.104444863
## [19] 0.065278039 0.036265577 0.018132789
x <- seq(-10, 20, by = 1)
 
y <- dpois(x, lambda = 15)
 
plot(y)

set.seed(1000)
  
N <- 20
  
y <- rpois(N, lambda = 5)
y
##  [1] 4 6 2 6 5 2 6 5 3 3 4 6 4 7 7 2 5 6 2 5
set.seed(1000)
  
N <- 100
  
y <- rpois(N, lambda = 15)
  
plot(y)